En Alicorp honramos nuestro propósito de Alimentar un mañana mejor en cada decisión que tomamos. Nuestra filosofía de talento promueve procesos de atracción inclusivos que nos permite seguir construyendo una cultura de respeto y confianza, promoviendo un ambiente laboral saludable y seguro donde todos puedan sentirse cómodos de ser sí mismos.
¿Cuál será tu desafío?
Diseñar, implementar y mantener pipelines, modelos y servicios de Machine Learning robustos, escalables y observables, habilitando que las soluciones analíticas operen de manera confiable, segura y con impacto medible en el negocio, asegurando su integración con las plataformas corporativas y su adopción sostenida.
¿Qué harás en tu rol?
- Garantizar la puesta en producción, operación y mantenimiento continuo de modelos de Machine Learning mediante pipelines confiables, seguros y versionados.
- Diseñar, desarrollar y optimizar pipelines de datos y ML (entrenamiento, inferencia, monitoreo) utilizando buenas prácticas de ingeniería y automatización.
- Implementar monitoreo, observabilidad y alertas para modelos e infraestructura (drift, performance, latencia, calidad de datos).
- Gestionar versionamiento de datos, features, modelos y experimentos mediante herramientas MLOps (ej: MLflow, Vertex AI, Feature Store).
- Participar en la integración con equipos de Data Engineering, DevOps y Producto para asegurar que modelos y pipelines se integren con Data Lake, APIs, servicios y frontales del negocio.
- Documentar, estandarizar y promover buenas prácticas de MLOps (CI/CD, IaC, testing automatizado, gobernanza).
- Realizar mejoras iterativas sobre modelos en producción basadas en métricas, feedback operativo y cambios del negocio.
¿Qué necesitamos de ti?
- Estudios Técnicos / Universitarios: Profesional egresado en Ing. Estadística, Ing. Informática, Ing. Sistemas, Ing. económica y afines
- Contar con mínimo 03 años de experiencia en el puesto o realizando funciones similares.
- Estudios Complementarios: MLOps, DevOps o Ingeniería de Datos, Modelos de Machine Learning y prácticas de IA aplicada, CI/CD, Infraestructura como Código (IaC), Arquitectura de nubes (GCP deseable), Observabilidad, monitoreo y gobernanza de modelos o Metodologías ágiles orientadas a productos de datos.
- Manejo de software: Python, SQL, Power BI, BigQuery, MLflow, Feature Store, Docker, Kubernetes, Terraform, Git, pipelines CI/CD, herramientas para drift, logging y performance ML/infraestructura.
- Manejo de inglés nivel intermedio.